处理大数据可以采用以下几种软件：

Hadoop：

这是一个开源的分布式计算框架，适用于处理大规模数据集。Hadoop的优点是可扩展性强、容错性高和可靠性好。

Spark：

Spark是一个高速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持多种语言和数据处理模式，例如批处理、流处理、机器学习等。Spark的优点是速度快、易用性好、可靠性高。

Flink：

这是一个分布式流处理系统，支持多种数据处理模式，例如批处理、流处理、迭代计算等。Flink的优点是速度快、容错性好、灵活性强，适用于处理实时数据流。

Hive：

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，适用于处理大规模结构化数据。Hive的优点是易用性好、扩展性强、适用性广。

Cassandra：

这是一个分布式NoSQL数据库系统，适用于存储和处理大规模的非结构化数据。

Kafka：

这是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以作为大数据处理系统的中间件，实现数据的高效传输和存储。

Tableau：

这是一个交互式数据可视化软件，支持多种数据源，可以进行数据挖掘、分析和预测等任务。

Python：

Python有多个库和框架，例如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以支持多种数据类型和数据来源，适用于数据处理和可视化。

DataFocus：

这是一个专注于用户体验的大数据分析平台，具有自然语言查询功能和丰富的数据可视化方式，适合初学者和中小企业用户。

FineBI：

这是一个专业的商业智能（BI）工具，主要用于大数据分析和可视化，支持多种数据源的接入，具有强大的数据处理能力和易用的可视化功能。

根据具体需求和场景，可以选择合适的软件来处理大数据。例如，对于大规模批处理任务，可以选择Hadoop和Spark；对于实时数据处理，可以选择Flink和Kafka；对于数据分析和可视化，可以选择Tableau和DataFocus。